未来有巨大潜力的四类垂直电商模式



过去几年,我认为是垂直电商的第一个发展阶段,这是一场百米冲刺,很多企业从一个细分的标准品类出发,终点只有一个:那就是成长为综合性的电商平台,原因就是我们上篇文章提到的标准品类垂直电商存在的无法克服的弱点。因此,对于很多企业来说一开始就注定了最后的结局,因为在奔向综合性电商平台的赛道上,最后有机会留存下来的只会是冠、亚、季军,而大多数企业入场的时候就已经晚了,时间窗口所剩无几。

经过了10年多的发展,阿里巴巴、京东等综合性的电商平台越来越大,马太效应也已经十分明显,打造综合性电商平台的机会窗口期已经基本上关闭了。不过,综合性电商只能满足人们的一般购物需求,随着社会的进步和人们消费层次的提升,对个性化商品和服务的追逐将成为越来越多人的消费理念,这是属于垂直电商的机会。国外电子商务的发展也基本上呈现这样的趋势,综合性电商平台越来越大,但与此同时一些个性化、有特色的垂直电商不断出现。对于市场上的玩家来说,面对已经逐渐成熟的电子商务市场和强大的竞争对手,以旧有的思维和逻辑已经很难在竞争中脱颖而出了,因此一定要采用差异化的打法,寻求模式上的突围。这是垂直电商的第二个发展阶段,也是他们一开始就应该采用的经营逻辑。

垂直有两层含义:第一是商品品类的垂直,例如聚焦在鞋类的Zappos、化妆品的聚美优品等,这类垂直电商非常注重产业链上下游资源的整合,从而可以为消费者提供具有更多附加值的产品和服务,将标准品做出特色,将非标品做出品牌;第二是目标人群的垂直,例如聚焦在母婴群体的Zulily、军事爱好者的铁血君品行,这类垂直电商通过挖掘特定人群的核心需求,进行品类的扩张,满足这类人群的综合购物需求。在国内外,我们都已经看到一些创新型的垂直电商企业,在垂直品类或者垂直人群的基础上又进行了多种维度的创新,不但在市场上站稳了脚跟,也取得了很大的发展。结合他们的情况,我认为垂直电商可以重点关注以下四个方向:

销售模式的创新

电子商务将交易行为从线下搬到了线上,买卖关系的形式发生了很大的变化,但是本质流程上却是一样的,不过对互联网特性的充分利用却可以通过改善或者改变购物流程中的某个环节带来购物效率的提升或者购物体验的创新,从而满足人们个性化的购物需求,提升消费者的忠诚度和活跃度,这是综合性电商平台很难做到的。

目前比较典型的销售模式创新是限时特卖,这类模式的电商通常聚焦在一个品类或者特定人群上,在限定的时间内提供具有较高性价比的商品,刺激着人们的冲动性购买。而且由于产品定时上新,消费者每次登陆都可能有新的发现,好奇心的驱使刺激他们不断回头,因此这类电商一般具有很高的用户粘性和重复购买率。这一模式在我国的代表企业是唯品会,唯品会上市后强势的表现引发各大电商的竞相模仿,但是往往只得其表。在美国,上市的电商公司有很多,除了亚马逊和eBay等综合性电商平台,市值表现最好的企业基本上都是限时特卖的模式,而且这类企业往往具有更高的P/S估值倍数,也具有更好的盈利能力。

除此之外,近年来兴起的周期购、社会化电商等都属于销售模式创新的范畴,有不少此领域的创业企业拿到了不菲的投资。

服务垂直人群的个性化需求

找到目标消费群体无疑是任何商业模式成功的最重要前提,上一波的垂直电商大都没有做到这一点,所以无可避免的面临倒闭或者被收购的命运。他们大都专注在某一个细分品类上,做到了货品的垂直,但这只是商业模式成立的表面。垂直电商更重要的是做到目标消费群体的垂直,也就是说找到与综合性电商平台差异化的消费群体,这种区隔越明显,也就越可能通过有特色的商品和服务满足他们的需求,商业模式也就越有效,当然前提是这个市场有足够大的空间。

目前市场上成功的垂直电商大都在目标消费群体定位上有着自己鲜明的特色,例如唯品会专注在三四线城市,Zulily聚焦母婴群体,铁血君品行则面向军事爱好者等,我们后面将提到的社群电商更是一种以垂直人群为核心的电商运营模式。找到了垂直化的消费人群,垂直电商也就不局限在单一的品类上了,而是围绕这类人群的特殊需求进行多品类的扩充,往往也能收到很好的效果。例如唯品会最初以服装鞋帽为主,但是目前正在加大化妆品、母婴等品类的比例;Zulily则同时提供婴幼儿用品、女性时装以及家装家居等品类;铁血君品行更是几乎从一开始就覆盖了包括服装鞋帽、手表、眼镜以及皮包等在内的各种各样的军品。

非标品类的品牌化

对于非标准品类的商品,消费者经常会有选择的障碍,因为有时候他们面对的是数以千万计的商品,其中的质量又参差不齐,这是综合性电商平台在提供丰富商品的同时又带来的令人头痛的问题。而这恰恰给了垂直电商机会,聚焦在某一种非标准品类上,将产品和产业链同时做深,利用自身的专业化服务水平帮助消费者来简化选择的流程,从而带来购物效率和体验的提升,并基于此树立品牌。垂直电商由此积累的对消费者需求的精准把握能力和对产业链的深度把控是综合性电商平台难以企及的。唯品会的成功是限时特卖的胜利,另一方面也是精选导购模式的胜利,因为唯品会通过专业化的买手团队和自营的机制为消费者筛选出了符合他们需求的高质量商品,简化了购物的流程,并实现了与阿里巴巴、京东等电商平台的区隔;Zulily的商业模式也具有异曲同工之妙,通过专业化的买手团队从大量的中小供应商中为消费者筛选出性价最高的商品,由此满足了他们的需求,并形成了鲜明的品牌形象。

个性化的垂直品牌电商

对于很多垂直电商来说,拥有的仅仅是渠道价值,而这恰恰是最容易受到大型电商平台挤压的。但是无论在何种情况下,商品的品牌都是非常有价值的,平台依赖的也是大量的品牌商家。互联网是一个非常好的打造品牌的工具,不受地域和货架的限制,具有非常强的辐射范围和聚客能力。相比线下传统品牌几十年甚至数百年的积累,利用互联网可以在更短的时间内建立起强大的品牌效应。我们已经见证了很多淘品牌成长的奇迹,虽然他们现在面临着一些经营上的问题,但这基本上是一个品牌成长过程中所必须经历的阵痛,是由一个淘品牌成长为一个真正经久不衰的互联网品牌的必经之路。提起垂直品牌电商,这里还不能不说一下凡客,凡客本来极有可能成为这一领域的标杆,我也一度非常看好他。不过凡客今天出现的困难与商业模式无关,而主要是在战略执行中出现了迷失和偏差。

现在,垂直电商百米冲刺奔向综合电商的赛跑已经基本结束,接下来他们需要在大型电商平台强大的聚集效应和辐射范围下找到自己的位置,此时除了需要通过独特的定位以实现商业模式上的突围外,也更需要专业化的运营能力以建立起稳固的差异化竞争优势。这一过程更像是马拉松而不是百米赛,需要企业能够沉下心来,告别单纯追逐规模拿融资的浮躁心态,回归到商业的本质上来,关注经营中的一些核心问题。

总之,垂直电商一定要非常清楚自身的商业逻辑和生存方式,在差异化上做足文章,建立起综合电商和其他竞争对手难以复制的核心竞争力。

<think>好的,我现在需要回答用户关于“智能决策支持”的具体例子,包括输入的数据类型、数据如何交叉融合、后台运营方式以及能获得哪些信息。首先,用户之前询问了国企接入DeepSeek的现状,现在希望更深入的实例说明。我需要确保回答具体且有结构,可能涉及供应链优化或市场分析等场景。 首先,用户需要具体例子,比如供应链优化或市场预测。例如,制造业企业使用大模型优化供应链,这可能是一个合适的例子。接下来,输入的数据类型应包括市场数据(价格、需求)、供应链数据(库存、物流)、外部数据(天气、政策)以及企业内部数据(生产计划、销售数据)。需要详细列出这些数据,并说明它们的来源和类型。 然后,数据交叉融合部分需要解释如何整合这些多源数据。可能需要数据清洗、特征工程,以及使用知识图谱或图数据库来建立实体之间的关系。例如,将天气数据与物流延迟相关联,或者将市场趋势与库存水平结合分析。需要说明技术手段,比如数据湖或ETL流程,以及如何处理结构化和非结构化数据。 后台运营方面,涉及大模型的训练和部署,可能包括持续的数据流处理、模型迭代优化,以及实时数据与历史数据的结合。需要提到数据处理流程、模型训练(如使用Transformer架构)、实时API接口,以及监控和反馈机制。这部分要说明技术架构,如云计算平台的使用,以及如何确保模型的实时性和准确性。 最后,能获得的信息包括需求预测、风险预警、成本优化建议、供应链可视化等。需要具体说明每个信息如何辅助决策,比如提前调整生产计划或优化运输路线。同时,要强调这些信息带来的效益,如效率提升、成本降低。 需要确保例子真实可信,可能参考行业通用做法,但避免虚构具体企业名称。同时,语言要清晰,结构分明,分点回答。可能还需要考虑用户的技术背景,适当解释术语,但保持专业性。检查是否覆盖了用户问题的所有方面:输入数据、交叉融合、后台运营、输出信息。确保逻辑连贯,没有遗漏关键点。</think>以下通过一个制造业企业利用大模型实现**供应链智能决策**的虚构案例,说明具体实现过程和数据应用细节: --- ### **案例背景** 某大型家电制造企业面临以下挑战: - 市场需求波动大,库存积压与缺货并存 - 全球供应链(芯片、物流)受政治、天气等因素影响频繁中断 - 传统人工预测准确率仅60%,导致生产计划滞后 引入大模型后,构建了**供应链智能决策系统**,核心流程如下: --- ### **1. 输入数据与类型** 系统聚合多维度数据,分为四类: | **数据类型** | **具体内容** | **数据来源** | |--|----------------------------------| | **市场与销售数据** | - 历史销量、渠道库存、促销活动效果<br>- 电商平台消费者评价(非结构化文本)<br>- 竞品价格波动趋势 | ERP系统、电商平台API、爬虫 | | **供应链数据** | - 原材料库存、供应商交货周期<br>- 物流运输实时状态(GPS、温度传感器)<br>- 工厂产能、生产线故障记录 | IoT设备、供应商协同平台、MES系统 | | **外部环境数据** | - 天气预测(台风、暴雨路径)<br>- 国际政治事件(海关政策变化、港口罢工)<br>- 大宗商品(如铜、塑料)价格波动 | 政府公开数据、新闻舆情监测 | | **企业内部数据** | - 财务成本结构(仓储、运输、人力)<br>- 产品BOM表(物料清单)<br>- 战略目标(如市占率、利润率要求) | 财务系统、PLM系统、管理层会议纪要 | --- ### **2. 数据交叉融合方法** **a. 多模态数据处理** - 结构化数据(库存、销量)→ 时序数据库存储,按分钟级更新 - 非结构化数据(客户评价、新闻)→ NLP提取关键词(如“制冷慢”“物流延误”)并量化 - 传感器数据(物流温湿度)→ 边缘计算筛选异常值后上传 **b. 知识图谱构建** 建立实体关系网络,例如: ``` [台风“山竹”] --影响--> [深圳港口关闭] --导致--> [供应商A芯片延迟2周] --关联--> [产品P生产线停工] --影响--> [华东区域缺货率上升15%] ``` 通过图神经网络(GNN)动态更新关联权重。 **c. 动态特征工程** - 用强化学习自动筛选关键指标(如发现“美国加息”对南美物流成本影响权重高于预期) --- ### **3. 后台运营流程** **a. 数据处理层** - 数据湖:Delta Lake统一存储原始数据,Databricks进行清洗和标注 **b. 模型训练层** - 基座模型:DeepSeek供应链垂直大模型(预训练于行业报告、供应链仿真数据) - 微调方式: - 用企业历史数据训练LSTM预测需求 - 基于强化学习模拟供应链中断场景(如“芯片断供时,应优先保障高端产品线还是走量产品线?”) **c. 决策输出层** - 每日生成《供应链韧性指数报告》(0-100分,综合风险、成本、时效) - 突发事件实时预警(如“预测未来14天华南暴雨,建议今日增加武汉仓库存20%”) - 多目标优化方案(例:在“总成本增加≤5%”约束下,提供3套备选采购计划) --- ### **4. 可获得的决策信息** | **输出类型** | **具体内容示例** | **决策价值** | |--|---------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------| | **需求预测** | - 下季度空调销量预测误差率从20%降至8%<br>- 识别新兴市场(如东南亚)增长潜力(置信度92%) | 指导生产计划、海外仓布局 | | **风险预警** | - 预测日本地震对关键电容器供应的冲击概率(7天内概率67%)<br>- 识别某物流商财务风险(建议切换备用供应商) | 提前2-4周启动应急预案,降低断链损失 | | **成本优化** | - 推荐调整海运/空运比例,使运输成本下降12%且交付延迟≤3天<br>- 动态采购策略(大宗材料低价时自动触发囤货) | 年供应链成本减少约2.3亿元 | | **供应链可视化** | - 全局仪表盘显示“芯片库存-在途-需求”缺口趋势<br>- 模拟不同战略目标下的资源分配方案(如“保利润”vs“抢市场”) | 支持管理层快速达成共识,决策效率提升40% | --- ### **技术关键点** 1. **数据闭环**:将实际决策结果反馈至模型(如“未采纳的预警是否真实发生”),持续优化预测准确性 2. **人机协同**:系统提供“为什么这样建议”的可解释性分析(如高亮影响决策的关键变量) 3. **安全机制**:通过联邦学习,在保护供应商数据隐私的前提下联合建模 此类系统已在部分先进制造企业初步落地,据第三方评估,平均可降低库存成本15%-25%,缩短市场响应周期30%以上。
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